Potenziali bio-elettrici muscolari - generazione del segnale, misura e analisi 2017/2018 Alessandro Tognetti - Centro Piaggio
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Potenziali bio-elettrici
muscolari
generazione del segnale, misura e analisi
2017/2018
Alessandro Tognetti
summarize the basic knowledge needed to apply and perform mean- book. Basmajian&
Elettromiografia
cles Alive (2)
ngful EMG setups and concentrates on practical questions and solu-
ions.
t is strongly recommended to study the scientific publications and textbooks related to a certa
• L’elettromiografia
booklet cannot è la views,
reflect the variety of different disciplina
opinionssperimentale
and strategies thatlegata
have to be con
alla generazione,
esponsible scientific use of EMG. la
misura, l’analisi e l’utilizzo del
segnale elettrico emanato dai muscoli
inition of EMG
• obiettivo: valutare il funzionamento dei muscoli
attraverso
Electromyography i potenziali
(EMG) is an experimental elettrici da essi generati
technique concerned with the development,
• La misura dell’EMG in ambito medico è utilizzata
analysis of myoelectric signals. Myoelectric signals are formed by physiological variations i
muscle fiber membranes." (2).
per studiare l’attivazione neuro-muscolare
nell’ambito di task posturali, movimenti funzionali,
Electromyography…
riabilitazione...
Il muscolo
Fibra muscolare
• La fibra muscolare (o fibrocellula) è l’elemento caratteristico del
tessuto muscolare. Ha forma allungata e fusiforme.
• Si accorcia (contrae) a seguito di uno stimolo nervoso
• La membrane della fibra muscolare è detta sarcolemma
• L’interno della fibra è in gran parte occupato dalle miofibrille
sarcolemma
nucleo
sarcolemma
Unità motoria (MU)
• Rappresenta la più piccola unità funzionale che
descrive il controllo neurale della contrazione
muscolare
• Composta dal Motoneurone α, dalle diramazioni del
Signal Origin 1
suo assone e dalle
The Motor Unit fibre muscolari innervate
• Il termine unità sta a indicare il fatto che tutte le fibre della
The smallest functional unit to describe the neural con-
Motor Unit
singola MU formanotrolunof unico blocco
the muscular funzionale
contraction processcon l’assone
is called a Mo-
che le innerva tor Unit (Fig. 5). It is defined as “...the cell body and
Alpha
• Come vedremo le fibre della MU si contraggono tutte insieme
dendrites of a motor neuron, the multiple branches of its Motoneuron
axon, and the muscle fibers that innervates it (5, p.
in seguito al segnale151).
di attivazione proveniente dall’assone
The term units outlines the behavior, that all mus-
• Un singolo assone
Axon
faclecontrarre in contemporanea
fibers of a given unwithin
motor unit act “as one” numerothe
di fibre pari a quelli innervation
della MUprocess. Muscle
Motor
endplates
• Grande varietà del numero di MU per muscoli diversi (e.g. 100
Fibers
per i piccoli muscoli della mano, >1000 per muscoli più grandi Excitation Excitation
degli arti superiori o inferiori)
Attivazione della fibra muscolare
• L’impulso elettrico propagato dal motoneurone α, attivato
dal sistema nervoso centrale o da un riflesso, arriva alla
giunzione neuromuscolare e causa l’emissione di
acetilcolina nello spazio tra la zona terminale del nervo
e la membrana della fibra muscolare. L’ acetilcolina eccita
la fibra muscolare la fibra si depolarizza dalla giunzione e
la depolarizzazione si propaga in direzione dei tendini.
• motoneurone α attiva contemporaneamente tutte le
fibre dell’unità motoria a cui afferisce
• NB: l’impulso di depolarizzazione si propaga in entrambi i
versi verso i tendini
Reclutamento e frequenza di attivazione
• Durante le contrazioni volontarie del muscolo la forza
esercitata è modulata da due parametri indipendenti tra loro
• reclutamento delle MU (numero di MU attivate)
• all’aumentare delle MU attivate aumenta la forza
• frequenza di attivazione delle MU (firing)
• all’aumentare della frequenza di attivazione aumenta la
forza
• La combinazione di questi due parametri varia da muscolo
a muscolo, varia con la velocità del movimento e dipende
dalla fatica muscolare
• Aspetto molto complesso e ancora dibattuto
scientificamente
Eccitabilità della membrana muscolare NB: equivalente ad assone non
• Le fibre muscolari si eccitano tramite controllo neurale mielinato
• Questo fenomeno può essere interpretato analizzando il comportamento del sarcolemma
• Il sarcolemma è la membrana semipermeabile che ricopre la fibra muscolare
• La membrana è permeabile agli ioni SODIO Na+ e POTASSIO K+ che possono
attraversarla attraverso canali specifici (trasporto passivo dovuto a gradienti di
concentrazione). In generale esistono molti canali passivi per K+ e pochi canali passivi per
Na++
• Quando la fibra muscolare è a riposo esiste una differenza di potenziale V m tra interno e
esterno pari a -70/-90 mv
• Il potenziale all’esterno è maggiore di quello all’interno
• Il potenziale di riposo è mantenuto costante dall’attività della pompa sodio potassio
che mantiene costanti le concentrazioni di K+ e Na+ dentro e fuori dalla membrana
• Gli ioni sodio (Na ) vengono trasportati all’esterno della cellula e quelli potassio (K+)
+
verso l’interno, entrambi contro i rispettivi gradienti di concentrazione
(trasporto attivo, richiede energia -> per ogni molecola di ATP tre Na+ vengono
portati fuori e due K+ dentro)
++++++++++++++++++++
+ ------------------------------------ Sarcolemma
Vm=90 mv
- ------------------------------------
++++++++++++++++++++Eccitabilità della membrana muscolare
• Se in un punto della membrana si supera un certo potenziale di soglia (circa -60mv) la
depolarizzazione locale della membrana causa un potenziale di azione che sale velocemente da un
valore di circa -80 mv fino a un valore di circa 30 mv. La situazione iniziale viene immediatamente
ristabilita attraverso una fase di ripolarizzazione che può essere seguita da una fase di
iperpolarizzazione in cui il potenziale scende al di sotto del valore di riposo.
• Il superamento di questo potenziale di soglia può essere indotto chimicamente (attraverso la
stimolazione neurale alla giunzione neuromuscolare) o attraverso l’imposizione di una corrente
dall’esterno (elettrostimolazione)
• Depolarizzazione/ripolarizzazione della membrana:
1. evento eccitatorio (esempio liberazione di acetilcolina alla giunzione neuro-muscolare): cariche
positive entrano nella cellula (canali sodio stimolo-dipendenti) e il potenziale raggiunge il valore di
soglia (circa -60 mV)
2. alla tensione di soglia si aprono i canali per per Na+ (canali sodio voltaggio-dipendenti) (ricordiamo
che a riposo la permeabilità ad Na+ era scarsa) e si ha un ingresso massiccio di Na+ e dunque un
ulteriore depolarizzazione (il potenziale cresce per l’afflusso di carica positiva), il potenziale
incrementa molto velocemente fino ad un valore di + 30 mV
3. raggiunta questa tensione di picco si ha la chiusura dei canali Na+ e l’apertura dei canali K+ (canali
potassio voltaggio-dipendenti), si ha dunque l’uscita di K+ e la ripolarizzazione della membrana fino a
quando, nelle vicinanze della tensione iniziale, i canali per il K+ si chiudono
4. I canali del potassio possono rimanere aperti anche quando la cellula ha raggiunto il potenziale di
riposo: in tal modo può fuoriuscire un ulteriore quantitativo di potassio, e la cellula per un breve
periodo di tempo può essere iperpolarizzata. In seguito l’azione della pompa sodio-potassio e la
chiusura di tutti i canali voltaggio dipendenti riporta la situazione alla condizione inizialeEccitabilità della membrana muscolare
• Partendo dalla giunzione neuromuscolare (o placca
motrice) il potenziale di azione si sposta sulla fibra
muscolare in entrambe le direzioni (dalla placca
motrice verso i tendini)
• Questa eccitazione causa il rilascio di ioni calcio (Ca2+)
nello spazio intracellulare della fibra muscolare e la
conseguente contrazione (accorciamento) della fibra
stessa dovuta a una serie di processi chimici concatenati
(accoppiamento elettromeccanico).
Diramazione dell’assone
Placca motrice
++++- -+++++ ++++- -+++++
-------++--------
Tendine Tendine
-------++-------- -------++--------
++++- -+++++ ++++- -+++++
Fronte di Fronte di
depolarizzazione depolarizzazionePropagazione del potenziale di azione
• La propagazione del potenziale d’azione si basa sulla generazione di
nuovi potenziali d’azione nei punti successivi della fibra muscolare.
• L’insorgenza di un potenziale d’azione in un punto, crea una
differenza di potenziale tra quel punto e le zone vicine che sono a
riposo.
• Tra la zona attiva e quella inattiva, si crea una corrente locale che
avvia la depolarizzazione della zona inattiva fino alla soglia per la
nascita di un nuovo potenziale d’azione e così via
Direzione di
NB: equivalente ad assone non propagazione
mielinato
++++++++++++++++++++ -------- +++++++++
------------------------------------ +++++ ---------------Propagazione del potenziale di azione
NB: equivalente ad assone non
Zona di innesco mielinato
- - -+ + + + + + + + + + +
+ + +- - - - - - - - - - - La zona di innesco è caratterizzata
da una depolarizzazione sopra soglia
Na +
+ + +- - - - - - - - - - -
(canali stimolo dipendenti), Na+
entra
- - -+ + + + + + + + + + +
Direzione di
propagazione
Na+ che entra determina una
- - - - - -+ + + + + + + + depolarizzazione della membrana,
che porta all’apertura di altri canali
+ + + + + +- - - - - - - - per il Na+.
Na +
+ + + + + +- - - - - - - -
Le cariche positive presenti nella
zona attiva si spostano verso la zona
- - - - - -+ + + + + + + + vicina, ancora a riposo e generano
un flusso di corrente localePropagazione del potenziale di azione
Direzione di
propagazione
+ + + + + - - - - - -+ + + + + + + +
- - -+ - -+ + ++ + + + - - - - - - - -
K Na
- - - - - + + + + + +- - - - - - - -
+ + + + +- - - - - -+ + + + + + + +
Regione Regione Regione NB: equivalente ad assone
refrattaria attiva inattiva non mielinato
•La zona di innesco è in periodo refrattario. I canali K+ si sono aperti e i canali al Na+ sono
inattivati. L’uscita di K+, ripolarizza la membrana.
•Il flusso di corrente locale determina la depolarizzazione delle parti della fibra nel verso di
propagazione
•Grazie al periodo refrattario lo stimolo può propagarsi solo in avanti (Na+ che torna
indietro non ha effetto)
•Grazie al meccanismo descritto il potenziale di azione si propaga sulla fibra muscolare
sempre uguale a se stesso, ovvero non subisce nessuna attenuazione in ampiezza.Generazione del segnale EMG
• Il segnale EMG è una rappresentazione dei potenziali elettrici
generati dalla depolarizzazione/ripolarizzazione delle membrane
delle singole fibre muscolari
• Il segnale viene rilevato per mezzo di elettrodi intramuscolari o
di superficie, posti ad una certa distanza dalle sorgenti
• Iuntessuto che separa gli elettrodi dalle sorgenti si comporta come
conduttore volumetrico
• Le proprietà del conduttore volumetrico influenzano in modo
importante le caratteristiche del segnale rivelato
• contenuto frequenziale (effetto di filtraggio)
• attenuazione: esisterà una distanza oltre la quale non è più
possibile rilevare il segnale
• elettrodi intramuscolari (bassa influenza), elettrodi di superficie
(alta influenza)Generazione del segnale EMG
• Il potenziale rilevato è una combinazione dei singoli potenziali
di azione generati dalla depolarizzazione/ripolarizzazione delle
membrane delle fibre muscolari, mediate dalla presenza del
conduttore di volume
• L’area di depolarizzazione ha un’estensione di circa 1-3 mm2 e si
sposta dalla zona di eccitazione ai tendini con una velocità di
2-6m/s (a seconda del tipo di fibra muscolare)
amplificatore
elettrodi + differenziale
-
Fronte di Direzione di
eccitaizone propagazione
++++++++++++++++++++ -------- +++++++++
------------------------------------ +++++ ---------------
SarcolemmaModello semplificato di
generazione
• I cicli di depolarizzazione/ripolarizzazione formano
un’onda di depolarizzazione che si muove sulla fibra
(NB: a differenza delle cellule cardiache non è
presente il lungo “plateau” dopo la
depolarizzazione)
• Per semplicità consideriamo solo una fibra e una
configurazione di elettrodi bipolari collegati ad un
amplificatore differenziale (configurazione tipica di
misura EMG)
• Cosa ci aspettiamo di rilevare?We may apply the equations derived in Chapter 3, Section 3.4.2, to the fiber in Figure 8.2. We ma
approximate that the(8.26)
resistance of the interstitial medium ro 0 and that similarly the potential in th
interstitial medium Φo 0. Using these approximations and Equation 3.42 and noting that Φi - Φo Vm w
Modello: singola fibra isolata
obtain
2, and r3 as well as x1, x2, and x3 are as described in Figure 8.3. On theInbasis
given by of Equation
Equation 8.24,
8.19, r is (8.18
press the tripole field as
Libro sez. 8.2.3
Mezzo omogeneo (8.27)
Distribuzione di corrente transmembrana
Using the cylindrical resistance formula for ri = 1/(πa
converts infinite
Equation
Figure 8.19
8.2. A long thin intoembedded in a uniform conducting medium of conductivity σ and
fiber is shown
in extent. The transmembrane current density is described by i (x) so that i (x)dx, illustrated,
m m
o
behaves as a point source in the extracellular medium.
so that Equation 8.17 may be written
function 2Vm/ x2 > 0, whereas negative sources lie in the region x2 < x < x3, where 2Vm/ x2 < 0. The sum
positive sources equals the net negative source. That the field outside the cell, generated by this source, is ob
(8.19
to be triphasic (two regions of one polarity separated by a region of opposite polarity) is not surprising in v
the triphasic source distribution.
In Equation 8.19, r is given by
When the distance to the field point is large compared to the axial extent of each positive or negative
se r>> dell’area
region, then each such source can be approximated by a single (lumped) monopole at the "center of gravity"
where a = (8.20
model (since it consists of three depolarizzata:
respective source distribution. This is illustrated in Figure 8.3. The resultant model is referred to as a tripole
The readerIntuitively
monopoles). will note thatitinitially
we expect Φo was
to be valid, provided set equaldi
a representative
Using the cylindrical resistance formula for ri = 1/(πa2σi) based on a conductivity σi inside the cell
which,
from each source distribution toof
the
converts equivalenti a 3 monopoli
course,
field point
Equation ris
8.19 into not zero. The underlying explanation
i satisfies
puntiformi
in deriving Equation (2 positiviwith
8.18 in comparison e Φi. Since th (8.21
at that point should have negligible consequences. Th
uno negativo)
introducing
where
the value
a
Φo =found in the
Equation 8.21
fiber
into the r
radius
The reader will note that initially Φ was set equal to zero and now we have found a solution for Φ
where r1, r2, and r3 as well
which,as ofx1course,
, x2, and
is notxzero.
3 are asunderlying
The described
o
in Figure
explanation of this8.3. Onparadox
apparent the basis
is thatof
ΦoEquation
was ignore
we can express the tripolein field
derivingasEquation 8.18 in comparison with Φi. Since the latter is perhaps 100 times larger, dropping Φ
222
at that point should have negligible consequences. The forrás:
interested BioLabor Biofizikai
reader can pursue ésb
the matter
introducing the value Φo found in Equation 8.21 into the rigorous version of Equation 8.18, namely
ure 8.3. The monophasic action potential (the spatial transmembrane voltage of a propagating
modello di sorgente
vation wave) Vm(x) and its second axial derivative 2Vm/ x2 are shown. As explained in the222text, the
ume source density is proportional to 2Vm/ x2. Consequently, positive sources lie in the region x1 < x
forrás: BioLabor Biofizikai és Laboratóriumi Szolg. Kft. www.biolabor.hu
tripolare
2 and x3 < x < x4 while negative sources are present in the region x2 < x < x3. The sources within the fiber
illustrated below. When the extent of each source distribution is small compared to the distance to theDifferenza con cellula cardiaca
Nella cellula cardiaca c’è
un plateau uniforme
prima del fronte di
depolarizzazione
Figure 8.4. The rising phase of an idealized propagated transmembrane action potential for a cardiac cell is
designated Vm. The wave is propagating to the right. The tissue is at rest to the right of the activation zonehe following scheme. Depending on the spatial distance between elec-
potential difference
potential difference between
between the
the electrodes.
electrodes.
Modello semplificato di generazione
ource is assumed to lie on the fiber
whereaxis,
may apply the equations derived in Chapter
theatsource
(x, 0, 0),
3, Section
and the (fixed)
is assumed
3.4.2, to the
field
fiber
thepoint
to lie where
on
in
the
fiber
Figure
isaxis,
sourceat (x',
8.2.
is
We
y', z').
at assumed
(x, 0, 0), to
may
onwhere
andliethe (fixed) the
the fiber
We
source
field
axis,
may
at is
point isassumed
(x,
apply
at
0, (x',
the
y',toz').
0), and
equations
lie on
the the
(fixed) fiber
where
derived
theaxis,
field
in
point atis(x,
source
Chapter 3,
is 0,
at 0),
(x', y',and
assumed
Section
z').tothelie(fixed)
3.4.2, to
on thefield
the
fiberpoint
fiber in
axis, isat at(x,(x',
Figure 8.2.
0, y',
We
0), z').
may
and the (fixed)
We may apply the equations derived We inmay
Chapter
apply 3,the
Section
equations
3.4.2,derived
to the fiber
in Chapter
in Figure
3, Section
8.2. We3.4.2,
may to the fiberWe in Figure
may apply
8.2. We
the equations
may derived in Chapter 3, Section 3.4.2, to the fib
e that the resistance of the interstitial medium
approximate thatro the0 resistance
and that similarly the potential
ofapproximate
the interstitial theinresistance
thatmedium the
ro 0 and of theapproximate
that similarly that
interstitial mediumthe resistance
the potential
ro in 0 andtheofthat
theapproximate
interstitial
similarly themedium
that the rresistance
potential o in 0the
and thatof thesimilarly the medium
interstitial potential rin o
the
0 and that sim
medium Φo 0. Using these approximations and Equation 3.42 and noting that Φ - Φ V we interstitial medium Φ 0. Using these approximations and Equation 3.42 and noting that Φ - Φ V we
Differential
interstitial medium Φo 0. Using these interstitial
approximations
medium Φand o 0.Equation
Using these
3.42 and
approximations
noting that Φand i-Φ Equation
Vm we 3.42 and interstitial
noting thatmedium
Display
Φi - ΦΦ o o V0.
m weUsing these approximations and Equation 3.42 and n
i o m o i o m
o
obtain
obtain
Differential obtain obtain
Display
Amplifier Unit
Amplifier (8.18) (8.18)
Unit (8.18) (8.18)
- Electrodes
Electrodes
+
Depolarisation wave
Depolarisation wave
+
+ -
- +
+ -
- +
+ -
- +
+ -
- +
+ -
-
T1
ure 8.2. A long thin fiber is shown embeddedFigure
in a uniform
8.2. A conducting medium T2
of conductivity σoalong
and T3
Figure 8.2.
in aAuniform
long thin fiber is shown T4
embedded in a uniform conducting medium T5
of conductivity σo andconducting medi
T1
nite in extent. The transmembrane current density is in
infinite
long thin fiber
described
is shown
by imtransmembrane
extent. The
T2
Figure
embedded
(x) so that im(x)dx,
8.2.inA
illustrated,
current
infinite density
in extent.
uniform
thin fiber
conducting
is described
is shown
The transmembrane
medium
T3
embedded
of conductivity
infinite
by im(x) socurrent
that in extent.
im(x)dx,
density
σoconducting
and
The transmembrane
illustrated,
is described
medium
T4 of
Figure
current
by im(x) so that
conductivity
8.2.
density
iminfinite
(x)dx,
A long
σo and
thin
is described
illustrated,
in extent.
fiber is shown
T5
embedded
by im(x) so thatcurrent
The transmembrane im(x)dx,
in a uniform
illustrated,
density is described by im(x) so th
aves as a point source in the extracellular medium.
behaves as a point source in the extracellular
behavesmedium. behaves
as a point source in the extracellular medium. as a point source in the extracellular medium.
behaves as a point source in the extracellular medium.
ation 8.17 may be written so that Equation 8.17 may be written so that Equation 8.17 may be written so that Equation 8.17 may be written
so that Equation 8.17 may be written
(8.19) (8.19) (8.19) (8.19)
8.19, r is given by In Equation 8.19, r is given by In Equation 8.19, r is given by In Equation 8.19, r is given by In Equation 8.19, r is given by
Potential difference (8.20) (8.20) (8.20) (8.20)
Potential difference
between electrodes
between
cylindrical resistance formula for r = the
Using 1/(πa σelectrodes
cylindrical
i
2
) basedresistance
on a conductivity
i formula σ cylindrical
Using the
for inside the cell,
r = 1/(πa σresistance
) based on
i
i aUsing
formula forther cylindrical
2
conductivity
i = 1/(πa σ )resistance
σ inside based on formula
the cell, for the
r =cylindrical
a conductivity
i Using i
2
σ 1/(πa
insideσ )the
i
based
cell,on aformula
resistance conductivity
i
i
2
for r σ= inside
1/(πa σthe
i cell, on a condu
) based i
i 2
i
quation 8.19 into converts Equation 8.19 into converts Equation 8.19 into converts Equation 8.19 into converts Equation 8.19 into
Nota: media nulla!
(8.21) (8.21) (8.21) (8.21)
Fig.9: The model of a wandering electrical dipole on muscle fiber membranes. Adopted &
Segnale misurato dalla singola fibra
a = where the fiber radius. where a radius. = thearadius. fiber theradius.
Fig.9: The model of a wandering electrical dipole on muscle fiber membranes. Adopted &
eader will note that initially Φo was setTheequal to zero and
a
now we
where=
have found a solution for
athe
Φ
= fiber
The reader will
the
note that initially
where
Φ
fiber
was set equal to zero and now we
=
have found a solution for Φ
fib
modified from 7, p. 73
ourse, is not zero. The underlyingwhich,
explanation
reader will note that initially ΦThe
of this apparent paradox
o was
is that
reader
set equal
will to
note
Φo wasisignored
zero
o that
andinitially
now we
Φ o
which,
have
was set
found
equal
a
ofexplanation
course,
solution
to
isonot
zero for
and
zero.
Φnow
o we have
The underlying
o The
found reader
which, explanation
a solution
will
isof
note
for
this
Φ
that
o initially
apparent
Φ o was set equal
paradox isexplanation
to zero
that Φo wasofignored
and
o now we ha
modified from 7, p. 73
Equation 8.18 in comparison with Φ .
of course,
Since the
is not
latter is
zero. The
perhaps 100
in deriving Equation 8.18 in comparison
i
underlying
which,
times
of course,
in deriving
with Φ
explanation
larger,
Equation
notofzero.
dropping
i. Since the
Φ
this The
8.18latter
o
apparent
underlying
in comparison in
paradox
deriving
is perhaps 100
withtimes
is that Φ
Equation
Φi. Since
larger,
of
wasthis
8.18
ignored
in
thedropping
apparent
comparison
latter is perhaps
Φo
paradox
100 with
is
of that
Φ
in deriving .
course,
Since
times larger,
i
Φo was
the
Equation
not
ignored
zero.
latter
dropping is
The underlying
perhaps
8.18 inΦcomparison
o
100
this apparent parad
with Φi. Since the latterΦiso perhaps 100
times larger, droppingModello semplificato di
generazione
• In dipendenza della distanza tra sorgente ed elettrodi si forma una differenza di
potenziale tra gli elettrodi stessi
• T1: il potenziale di azione viene generato e inizia a viaggiare sulla fibra
• T1-T2: il potenziale rilevato cresce mano a mano che diminuisce la distanza tra fronte
di depolarizzazione ed elettrodo 1 (supposto collegato al - dell’amplificatore)
• T2-T4: il potenziale decresce all’avvicinarsi del fronte di depolarizzazione all’elettrodo 2
(supposto collegato al + dell’amplificatore)
• T3: quando la sorgente è equidistante tra gli elettrodi il potenziale rilevato assume
valore nullo (c’è simmetria rispetto agli elettrodi)
• >T4: all’allontanarsi dal secondo elettrodo il potenziale decresce fino a diventare nullo
ESERCITAZIONE MATLAB CON ASPETTI QUANTITATIVI
• Quali parametri potremo analizzare per ottenere un’informazione
almeno qualitativa?pole reaches an equal
tween the electrodes
Modello semplificato di generazione
Potential difference
between electrodes
difference passes the
d becomes highest at
• Estendiamo quanto
4, which means the
visto alla singola unità motoria (MU), ovvero il complesso formato da più fibre
Fig.9: The model of a wandering electrical dipole on muscle fiber membranes. Adopted &
innervate dallo stesso
modifiedassone.
from 7, p. 73
tance to electrode 2.
• Si noti come, in termini anatomici, le placche motorie non siano perfettamente allineate in senso
explains why the monopolar action potential creates a bipolar signal within the differential am-
longitudinale sulla singola MU
rocess. Because a motor unit consists of many muscle fibers, the electrode pair “sees” the
• La coppia di elettrodi rileva i potenziali generati da tutte le fibre della MU che avranno diversi
of all innervated fibers within this motor unit - depending on their spatial distance and resolu-
contributi sia in termini di ampiezza (in dipendenza della distanza tra la singola fibra e la MU) che
lly, theydisum a triphasic Motor
up totemporale
ritardo unit action
(in dipendenza delpotential
punto di(“MUAP” - 2), which differs in form
innervazione)
pending on the geometrical fiber orientation in ratio to the electrode site (Fig. 10):
• Il segnale risultante sarà la somma dei singoli contributi
Motor Endplate Action Potentials:
1 Potenziale di azione della
motoneuron +
Muscle
2 unità motoria
Fiber
3
+
MUAP
Detection
Site + A parità di task motorio
n
cambia ampiezza e forma in
dipendenza dal posizionamento
= dell’elettrodo rispetto alla fibre
della MU
Superposed signal of
Fig.10: Generation of the
the whole motor unit
triphasic motor unit action
potential. Adopted &Sovrapposizione
n of EMG Signal dei MUAP
• In ambito clinico viene
f MUAPs
rilevata, tramite una coppia di 25 mathematically generated MUAPs
al studies the motor
elettrodi unit
opportunamente
posizionati,
all active motor unitslade-
sovrapposizione
electrode site are electri- dei potenziali
Fig. 11)d’azione di tutte
and observed as a le unità
motorie di un determinato
symmetric distribution of
muscolo, rappresentata con
ve amplitudes (mean value
segnali bipolari con
is called an Interference
distribuzione simmetrica delle
ampiezze positive e negative
(valore medio pari a zero).
d Firing Frequency
• Questo segnale è chiamato Superposed signal
ortant Pattern di
mechanisms Interferenza.
influenc-
and density of the observedReclutamento e frequenza di attivazione • I due più importanti meccanismi che influenzano l’ampiezza e la densità (numero di attraversamento delle zero nell’unità di tempo) dei segnali misurati sono il reclutamento delle MU e la loro frequenza di attivazione (o frequenza di firing) • Come già visto, questi due parametri sono le principali strategie di controllo utilizzate dal sistema nervoso centrale per regolare il processo di contrazione e modulare quindi la forza del muscolo coinvolto • I tessuti effettuano un filtraggio (passa basso) sul segnale originale, per questo motivo il segnale EMG (soprattuto se rilevato con elettrodi di superficie) non riflette ampiezza e frequenza originali, ma ne è solo una rappresentazione.
characteristics. For simplicity, one can say that the EMG signal directly reflects the recruit-
Reclutamento e frequenza di firing
characteristics of the detected motor units within the measured muscle (Fig. 12):
Motor Unit Firing
MU 1
Motor Unit Recruitment
(3 Hz)
+
MU 2
(4 Hz) Reclutamento di 4
+ unità motorie a
Voltage (mV)
MU 3 differente frequenza
( 6 Hz)
di firing
+
M4
(8 Hz)
=
Superposed
Surface Signal Fig.12: Recruitment and
firing frequency of motor
units modulates force
output and is reflected in
1 the superposed EMG
time (s) signal. Adopted & modifiedNature the of EMG Signal
The “raw” EMG signal
Segnale EMG
An unfiltered (exception: amplifier bandpass) and unprocessed signal detecting the superpose
• Segnale “grezzo” rilevato da elettrodi di superficie
called a raw EMG Signal. In the example given below (Fig. 13), a raw surface EMG recording
• +- 5000 μV, 6-500 Hz
done for three static contractions of the biceps brachii muscle:
Active Rest
Contraction Burst Period
Non reproducible
amplitude spikes
Microvolts
Base Line
time (ms)
Nota: segnale a
Fig.13: The raw EMG recording of 3 contractions bursts of the M. biceps br. media nullaSegnale EMG
• Segnale a media nulla
• Quando il muscolo è a riposo, e quindi nessun potenziale di azione si propaga sulle fibre delle
singole MU, osserviamo una “baseline” che dipende da svariati fattori
• qualità dell’amplificatore, rumore intrinseco, il rumore ambientale, condizioni di misura
• non dovrebbe essere maggiore di 2-5 μV
• La corretta interpretazione della baseline è di fondamentale importanza
• Ilmuscolo
rumore o problemi del sistema di misura non vanno confusi con un attività residua del
• Il pattern di interferenza del segnale EMG ha natura casuale (random) in quanto il set delle
MU attivate cambia costantemente con il diametro delle MU disponibili e gli effetti dei MUAP si
sovrappongono arbitrariamente. A parità di task motorio, effettuato con la stessa forza, è
del tutto improbabile osservare gli stessi pattern nel segnale (non riproducibilità).
• Il numero di MU reclutate e la frequenza di firing cambiano continuamente
• Applicando algoritmi di filtraggio (e.g. media mobile) o selezionando opportuni parametri di
“ampiezza” si cerca di limitare la parte non riproducibile del segnale.
• Idealmente vorremmo ottenere tramite opportune tecniche di
processing un tracciato che sia direttamente legato a una caratteristica
del muscolo (principalmente forza generata)Fattori che influenzano il segnale
EMG
• Tipo di tessuto
• Ilconcorpo umano è un buon conduttore elettrico, ma la conducibilità varia
tipo di tessuto, spessore, condizioni fisiologiche e temperatura
ion condition
nal • Queste condizioni variano fortemente tra soggetto e soggetto e anche
nello stesso soggetto a seconda del posizionamento dell’elettrodo
• è impossibile
up to the electrodes, utilizzare
the EMG signal il segnale EMG
non processato per fare
can be influenced by several
direttamente una comparazione quantitativa tra soggetti
racteristics. They can basically be grouped in:
1) Normal condition
ductor,
Skin
uctivity
La comparazione tra
. 14), Active muscle
=> Given Raw-EMG ( µVolt )
questi due segnali non
These
ci fornisce alcuna
ect to
2) Adipositas informazione!
hibit a
ampli-
Subcut. Fat tissue
essed => Decreased overall amplitude
Active muscleActive muscle
Fattori che influenzano il segnale
EMGcondition 1 produces
14: The influence of varying thickness of tissue layers below the elec-
es: Given the same amount of muscle electricity
e EMG magnitude due to smaller distance between muscle and electrodes
• Cross talk fisiologico
• Quando
of EMG that is detected
si vuole rilevare l’attivitàby the
di un local muscolo,
determinato electrode site.
soprattutto se si
utilizzano elettrodi di superficie, l’effetto di muscoli vicini può essere non
trascurabile (10-15% del totale). Contributo difficile da eliminare per via algoritmica.
of the overall signal contents or isn’t available at all.
• Picchi del segnale elettrocardiografico si possono sovrapporre a quelli del segnale
s withinutile
muscle groups.
rilevato tramite elettrodi di superficie. L’effetto è maggiore quando si intende
rilevare l’attività dei muscoli del tronco e/o delle spalle. Facilmente eliminabili per
via algoritmica.
pecially when
y are easy to
em (see ECG
and electrodeFattori che influenzano il segnale
EMG
• Variazioni geometriche
• durante la contrazione muscolare la posizione reciproca tra
elettrodi e ventre muscolare può cambiare
• è un problema intrinseco nelle misure dinamiche e può essere
causato anche da una variazione di pressione sull’elettrodo
• Rumore esterno
• accoppiamento con sorgenti elettromagnetiche esterne (e.g.
frequenza di rete)
• Qualità degli elettrodi, impedenza pelle, dell’amplificatore utilizzato
• generalmente la pelle viene preparata (pulizia, lieve abrasione)
per decrementare il più possibile l’impedenza (ordine 10-50
kOhm)rodes
Elettrodi di superficie
• Nonininvasivi
asive character most cases surface electrodes are used in kinesiological studies. Be-
•
easy handling, their
meno main limitation
selettivi ed is that
utilizzabili only
solo su surface
muscoli muscles can be detected. For
superficiali
•
ered by surface muscles or bones) fine-wire or needle electrodes are inevitable. At best
Per muscoli più profondi (coperti da altri muscoli o ossa) devono essere utilizzati gli
elettrodi a filo o a ago
n of any electrode type is supported by an EMG – (pre-) amplifier. The selection of an
•
ly depends on the given
Possono investigation
essere and condition, one electrode type cannot cover all
pre-amplificati
s!
• maggiori ingombri, miglior qualità del segnale
• Diametro < 1cm, distanza tra gli elettrodi < 2 cm
des, silver/silver chloride pre-gelled
most often•used electrodes and rec-
Adesivi o a gel 1 4
• AgAgClBesides easy
eneral use (SENIAM).
hygienic aspects are not a problem
osable electrode type. The electrode
e area) should be sized to 1cm or
2 3
ble electrodes are manufactured as
r adhesive gel electrodes. Generally
have better conduction and imped-
wer impedance) than adhesive gelThe use of fine wire electrodes
Fine Wire electrodes Elettrodi a filo
Due to muscle movements within kinesiological studies, thin and flexible fine wire electrodes are the pre-
ferred choice for invasive electrode application within deeper muscle layers.
• Vengono inseriti all’interno di aghi cavi e
The use of fine wire electrodes
Due to muscle movements within kinesiological studies, thin and flexible fine wire electrodes are the pre-
Un-isolated
ferred choice for invasive electrode application Steel layers.
within deeper muscle Un-isolated Ending (red)
Ending (red) cannula - electrode site
Un-isolated
nected to steel
Ending (red)
Steel
spring
cannula adapters,
posizionati direttamente sul muscolo
Fig.22: Procedure to insert the fine wires into the muscle tissue. After removing the Fig.21:
Un-isolated Ending (red)
- electrode which
site
needle,
again are connected to the regular EMG pre-amplifier
the distal endings of the wires are con-
Schematics of a fine
lead
wire electrode: two fine wires
• il corretto posizionamento viene verificato
with un-isolated endings are
Fig.21: Schematics of a fine
Hooked electrode wires located with a steel cannula.
wire electrode: two fine wires
with un-isolated endings are System MEDELEC.
Hooked electrode wires located with a steel cannula.
System MEDELEC.
he signals are The
measured and processed
ke regular surface
tested by electrical EMG
stimulators
tested signals.
or ultrasound
by electrical
sperimentalmente
sterilized paired or single hook wires are inserted by hollow needles and their proper localization can be
The sterilized paired or single hook wires are inserted by hollow needles and their proper localization can be
imaging: It may be
stimulators or ultrasound imaging:
elpful or necessary
1) Insert Needle
to apply a high pass3) Connect wires to springs
2) Remove Needle
1) Insert Needle 2) Remove Needle 3) Connect wires to springs
ter at 20 Hz (instead of 10Hz) to eliminate
aseline shifts which typically appear from
ire movement artifacts within the muscle
Fig.22: Procedure to insert the fine wires into the muscle tissue. After removing the needle, the distal endings of the wires are con-
nected to steel spring adapters, which again are connected to the regular EMG pre-amplifier lead
ssue.
The signals are measured and processed
like regular surface EMG signals. It may be
Fig.22: Procedure to insert the fine wires into the muscle tissue. After removing the needle, the distal endings of the wires are con-
helpful or necessary to apply a nected
high pass
to steel spring adapters, which again are connected to the regular EMG pre-amplifier lead
filter at 20 Hz (instead of 10Hz) to eliminate
baseline shifts which typically appear from
wire movement artifacts within the muscle
The signals are measured and processed
tissue.
like regular surface EMG signals. It may be
helpful or necessary to apply a high pass
filter at 20 Hz (instead of 10Hz) to eliminate
baseline shifts which typically appear from
g.22: Raw fine wire EMG recording of the M. tibialis posterior (upper
e trace)
Fig.22:in
Rawtreadmill- walking.
wire
fine wire EMG recording M.Baseline
of the movement shifts indicate
artifacts
tibialis posterior (upper motion
within thearti-
muscle
blue trace) in treadmill- walking. Baseline shifts indicate motion arti-
ts. The
facts.baseline
The baseline can can be stabilized
be stabilized by applying a 20 Hz by applying
highpass filter a 20 Hz highpass filter
wer red curve)
(lower red curve) tissue.Most of the important limb and trunk muscles can be measured by surface electrodes (right side muscles
Scelta degli elettrodi
in Fig. 25/26). Deeper, smaller or overlaid muscles need a fine wire application to be safely or selectively
detected. The muscle maps show a selection of muscles that typically have been investigated in kinesi-
ological studies. The two yellow dots of the surface muscles indicate the orientation of the electrode pair in
Muscle Map Dorsal
ratio to the muscle fiber direction (proposals compiled from 1, 4, 10 and SENIAM).
Frontal View Dorsal View
Fine Wire Sites: Surface Sites: Fine Wire Sites: Surface Sites:
Frontalis
Smaller face muscles
Masseter
Deep neck muscles Neck extensors
Smaller neck muscles
Sternocleidomastoideus
Trapezius p. descendenz
Deltoideus p. acromialis Supraspinatus
Deltoideus p. clavicularis Subscapularis Trapezius p. transversus
Pectoralis minor
Rhomboideus Deltoideus p. scapularis
Pectoralis major
Teres major / minor Infraspinatus
Biceps brachii Trapezius p. ascendenz
Thoracic erector spinae
Serratus anterior
Triceps brachii c. med. Triceps brachii (c. long./lat.)
Rectus abdominis Latissimus dorsi
Diaphragma
Brachioradialis
Deep segmental erector spinae Erector spinae (thoracic region)
Smaller forearm muscles Flexor carpum radialis
Flexor carpum ulnaris Erector spinae (lumbar region)
Quadratus lumborum
Transversus abd. Obliquus externus abdominis Smaller forearm extensors Smaller forcearm extensors
Internus / Transversus abd. Deep multifii Multifiduus lumbar region
Iliacus
Tensor fascia latae Glutaeus medius
Psoas major Deep hip muscles
Interosseus
Adductors (selective) Glutaeus maximus
Adductores
Vastus intermedius
Rectus femoris
Vastus lateralis
Biceps femoris
Vastus medialis Semitendinosus/membranosus
Peroneus longus
Tibialis anterior
Gastrocnemius med.
Thin / deep shank muscles
Gastrocemius lat.
Thin / deep shank muscles
Soleus
Smaller foot muscles
Fig. 26: Anatomical positions of selected electrode sites – dorsal view. The left sites indicate deep muscles and positions for fine wire electrodes
the right side for surface muscles and electrodes
Fig. 25: Anatomical positions of selected electrode sites – frontal view. The left sites indicate deep muscles and positions for fine wire electrodes
the right side for surface muscles and electrodes Reference electrodesPer quanto visto fino ad ora cosa ci aspetteremo di osservare da un indagine EMG di superficie su un determinato muscolo? Quali parametri di interesse clinico potremo essere in grado di rilevare?
Interpretazione della misura
• L’attività elettrica del muscolo, e di conseguenza il segnale EMG
rilevato, varia col numero di MU reclutate e con la loro
frequenza di attivazione
• Maggiori MU reclutate →maggiore l’ampiezza dei picchi
• Maggiori le frequenze di attivazione →maggiori le frequenze
caratteristiche del segnale analizzato
• Influenzato dagli stessi fattori che sono legati alla forza esercitata
• Ci aspettiamo dunque una relazione diretta tra
EMG e forza
• sotto determinate condizioni sperimentali questa relazione è
stata effettivamente dimostrata sul segnale EMG integrato o
sul segnale rettificato e filtratoInterpretazione della misura
Esempio di misura effettuata per valori crescenti della
forza in condizioni isometriche. Elettrodi posti sul
bicipite.
EMG raw e segnale rettificato
normalizzato rispetto al valore
che si ottiene alla massima
contrazione volontaria
(reclutamento)
Frequenza media dello
spettro di potenza (MPF
mean power frequency)
(frequenza di
attivazione)Interpretazione della misura
• Non sempre questa relazione è verificata in quanto ci sono ulteriori fattori che
influenzano il segnale EMG
• Fatica muscolare, velocità di esecuzione del movimento, metabolismo
energetico e disponibilità di ossigeno
• Effetto della fatica
• è stato dimostrato che l’ampiezza dell’EMG aumenta in funzione del tempo
durante sforzi sub-massimali sostenuti nel tempo
• diminuzione di MPF
• incremento dell’ampiezza “media” dei picchi
• In pratica una perdita di contrattilità viene compensata con il reclutamento di
ulteriori MU
• In conclusione il segnale EMG può essere messo in relazione con la
forza esercitata dal muscolo, tenendo conto però che esistono
numerosi altri fattori che ne influenzano l’andamento
• Sarebbe possibile elaborare il segnale per dare in uscita la forza
esercitata in termini assoluti?Concetti base di elaborazione del
segnale: analisi dell’ampiezza
• Il tracciato del segnale EMG contiene intrinsecamente importanti
informazioni di carattere qualitativo
• esempi: il muscolo è attivo, il muscolo è più o meno attivo, il soggetto
utilizza un corretto pattern di attivazione dei muscoli per effettuare un
determinato task (importante in riabilitazione per verificare
l’effettuazione di un movimento corretto)
• Se l’obiettivo è quello di ottenere delle informazioni quantitative dall’analisi
dell’ampiezza e/o frequenza è necessario applicare specifiche tecniche di
elaborazione dei segnali
• Nota: le raccomandazioni scientifiche indicano di non utilizzare filtraggi
hardware
• L’unico filtraggio consigliato è l’applicazione di un passa-banda nell’intervallo
10-500 Hz → necessità di campionare con frequenze di campionamento >=
1000 Hz
• Da ora in avanti considereremo il segnale campionato con periodo di
campionamento T (con TConcetti base di elaborazione del
segnale: analisi dell’ampiezza
• Analisi dell’ampiezza del segnale
• Ricordiamo che il pattern di interferenza del segnale EMG è di natura casuale e
non riproducibile
• lo stesso task motorio genera scariche di impulsi simili ma mai uguali!
• Per risolvere questo problema si cerca di eliminare la parte non riproducibile del
segnale tramite algoritmi di smoothing che vadano ad evidenziare l’andamento del trend
medio del segnale. .
livelli logici
segnale convertito
Contrazione Flexor
carpum radialis e
smooting del segnale
tramite RMS
tempo [sec]ocessing - Rectification
ments Concetti base di elaborazione del segnale: analisi
dell’ampiezza
ecording already contains very important information and may serve as a first objective infor-
cumentation of the muscle innervation. The “off-on” and “more-less” characteristics and other
essments can directly be derived and give an important first understanding of the neuromus-
• smooting del segnale rettificato tramite media mobile: average rectified value (AVR).
thin tests and exercises. If a quantitative amplitude analysis is targeted in most cases some
ignal processing steps are applied to increase the reliability and validity of findings. By scien-
• Utilizzato come stimatore dell’ampiezza del segnale è legato all’area sottesa nel periodo ti tempo
dation (ISEK, SENIAM) the EMG recording should not use any hardware filters (e.g. notch fil-
e amplifier bandpass (10 – 500 Hz) filters that are needed to avoid anti-aliasing effects within
considerato
est case, the post hoc processing can be removed at any time to restore the raw data set.
• Bisogna sempre considerare che si introduce un ritardo temporale che cresce al crescere
ell established processing methods are introduced in the following chapters.
tification della finestra temporale nella quale facciamo la media (NT, con T pari al tempo di campionamento)
• movimenti rapidi: finestre temporali 20 ms
all negative amplitudes are converted to positive amplitudes, the negative spikes are “moved
• movimenti lenti o attività statiche: 500 ms
eflected by the baseline (Fig. 37). Besides easier reading the main effect is that standard am-
ters like mean, peak/max value and area can be applied to the curve (raw EMG has a mean
• Un valore di “buon senso” per la maggior parte delle applicazioni è compreso tra 50 e 100 ms
1 X -1
i=N
AV R(k) = |X(k i)| =
N i=0
i=N
X
XR (t) = |X(t)| 1
rettificazione a doppia semi-onda = XR (k i)
N i=0Concetti base di elaborazione del
segnale: analisi dell’ampiezza
Signal Processing - Smoothing
• root mean square del segnale, riflette la potenza
General comments
As stated above the interference pattern of EMG is of random nature - due to the fact that the actual set of
media del segnale stesso ed è il metodo di smooting
recruited motor units constantly changes within the diameter of available motor units and the way they motor
unit action potentials superpose is arbitrary. This results in the fact that a raw EMG burst cannot be repro-
duced a second time by its precise shape. To address this problem, the non-reproducible part of the signal is
più consigliato
minimized by applying digital smoothing algorithms that outline the mean trend of signal development. The
steep amplitude spikes are cut away; the signal receives a “linear envelope”. Two algorithms are established:
Moving average (Movag) Based on a user defined time window, a certain amount of data are averaged
•
using the gliding window technique. If used for rectified signals it is also called the Average Rectified
come nel caso della media mobile si introduce un
Value (AVR) and serves as an “estimator of the amplitude behavior” (SENIAM). It relates to information
about the area under the selected signal epoch (Fig. 38).
Root Mean Square (RMS) Based on the square root calculation, the RMS reflects the mean power of the
ritardo pari a NT signal (also called RMS EMG) and is the preferred recommendation for smoothing (2, 3).
Movag at 300 ms
v
u i=N -1
u1 X RMS at 300 ms
RM S(k) = t X(k i)2
N i=0
Fig. 38: Comparison of two smoothing algorithms using the same window width: Being very similar in shape, the RMS algo-
rithm (lower trace) shows higher EMG amplitude data than the MovAg (upper trace)Concetti base di elaborazione del
segnale: normalizzazione
• Uno dei principali fattori che limita l’analisi del Segnale EMG è lo scarso contenuto in termini di
informazione assoluta
• l’ampiezza del segnale EMG è largamente dipendente dalle condizioni di misura
• distanza tra elettrodi e unità motorie, interposizione di tessuti, diversa pressione sugli
elettrodi durante task dinamici
• Esempio: sullo stesso soggetto, a parità di task, si ottengono valori di RMS notevolmente
diversi per piccole differenze nel posizionamento degli elettrodi
• Per risolvere questo problema l’ampiezza del segnale EMG viene normalizzata
• Metodo più comune: normalizzazione rispetto al valore in corrispondenza della massima
contrazione volontaria (maximum voluntary contraction MVC). Il segnale assume quindi
un valore tra 0 e 1 ed è da considerarsi un indicatore della forza esercitata rispetto a quella
massima.
• si elimina la dipendenza dalle condizioni di misura
• nota: è possibile paragonare stesse misure all’interno dello stesso soggetto, ma non misure
tra soggetti diversi a meno di non valutare in qualche modo la MVC
• Esempio: la normalizzazione MVC non ci dice se il muscolo di un determinato soggetto
esercita maggiore o minore forza rispetto allo stesso muscolo di un altro soggetto.crovolts value to a unique calibration unit with physiological relevance, the “percent of maximum innervation
Concetti base di elaborazione del
capacity” in that particular sense. Other methods normalize to the internal mean value or a given trial or to the
EMG level of a certain submaximal reference activity. The main effect of all normalization methods is that the
segnale: normalizzazione MVC
influence of the given detection condition is eliminated and data are rescaled from microvolt to percent of se-
lected reference value. It is important to understand that amplitude normalization does not change the shape
• Prima di effettuare la misura si chiede al soggetto di effettuare una contrazione
of EMG curves, only their Y-axis scaling!
muscolare con la massima forza
• Si rileva l’ampiezza massima del segnale in fase di calibrazione (Vmax) e si
The concept of MVC Normalization
normalizzano le successive rilevazioni di EMG col valore trovato (dividendo per
Vmax)
The most popular method is called MVC-normalization, referring to a Maximum Voluntary Contraction done
• La tecnica va applicata per ogni muscolo sotto esame
prior to the test trials (Fig. 40).
MVC Test Trials
100%
Microwolt
% MVC
Static
TestConcetti base di elaborazione del
segnale: normalizzazione MVC
• Limiti
• incertezze su cambiamenti della lunghezza muscolare dovute a
movimenti dinamici, utilizzo di una finestra per il calcolo di MVC
e non di un singolo punto, sincronizzazione delle unità motorie
in movimenti con sforzi submassimali
• difficile da applicare su soggetti patologici, sopratutto in indagini
su più muscoli in contemporanea
• inutilizzabile per comparare diversi soggetti
• alternative
• normalizzazione sul valor medio dell’intera misura,
normalizzazione sul valore di picco, normalizzazione rispetto a
valori sub massimali (utile quando possiamo misurare la forza)Concetti base di elaborazione del
segnale: zero crossing
• Il metodo si basa sul conteggio del numero
di volte che il segnale attraversa lo zero
• Molto facile da usare e molto popolare in
ambito clinico
• Svantaggi: è legato alla forza muscolare
solamente bassa contrazione muscolare.Definizione del livello di zero
• Anche per i metodi di analisi qualitativa è di grande
importanza definire lo “zero” della misura, ovvero quel
valore di tensione sotto il quale l’attività del muscolo è
sicuramente nulla
• pensiamo di voler ottenere un informazione di tipo on/off
da un determinato muscolo (è attivo o meno?)
• Solitamente viene calcolata la deviazione standard della
baseline del segnale processato (RMS o AVR) e viene fissata
una soglia pari a due/tre volte questo valore. Il muscolo è
considerato attivo quando la soglia è superata per una
quantità di tempo definita.
• se usiamo RMS o AVR: utiliziamo 2,3 (media + deviazione
standard della baseline)Un esempio • Utilizzo del Segnale EMG per controllo di una protesi di mano
Esecitazione
Progettare un esperimento tramite EMG di superficie in cui è
chiesto
1. di discriminare l’attività/inattività del Flexor carpum
radialis
2. di quantificare la forza muscolare rispetto alla forza
massima
Effettuare la misura ed indicare le operazioni matematiche
necessarie.Esercitazione
• Descrizione dell’esperimento
• Scelta del corretto posizionamento dell’elettrodo e verifica
sperimentale attraverso flessioni di prova
• Definizione della tecnica di smooting (esempio RMS)
• Applicazione dello smooting e verifica su flessioni di prova
• Definizione del protocollo di misura della MVC
• Misura e calcolo di MVC
• Applicazione della MVC e misura della baseline e determinazione
della soglia di attivazione
• Misura in un task in cui il soggetto effettua flessioni del polso con
forze arbitrarie
• verifica dei risulatiApplicazione dello smooting e verifica su
flessioni di prova
• consideriamo NT pari a 200 ms
• EMG campionato a 1000 sample/s (1 ms) v
• N=200 u i=N
u1 X
RM S(kT ) = t X(k i)2
N i=0
Emg in livelli logici
Emg RMS
offset dovuta al
livello di rumore
ritardo
t [sec]
t [sec]Definizione del protocollo di misura della MVC
• Misura di una contrazione massimale
RMS
t [sec]
t [sec]
Ricordiamoci che siamo in livelli
massimo valore M = 1.0819e+03 logici! non in mVNormalizzazione MVC e misura della baseline e
determinazione della soglia di attivazione
• il segnale rettificato viene normalizzato secondo il valore precedentemente trovato
• Calcoliamo il livello di baseline sul segnale normalizzato
baseline pari a
0.0330
fissiamo la soglia
pari a 3 baseline =
0.99
t [sec]Misura in un task in cui il soggetto effettua
flessioni del polso con forze arbitrarie e verifica
risultati
Forza in
relazione a
MVC
Attivazione
file di riferimento: EMG_esercitazione.mEsecitazione
Progettare un esperimento tramite EMG di superficie in cui è chiesto
di generare un segnale a due livelli (0 e 1) nel seguente modo
1. valore iniziale segnale di uscita = 0
2. in caso di flessione del polso il segnale sul livello alto
3. in caso di estensione del polso riportare il segnael a un
livello basso
Effettuare la misura ed indicare le operazioni matematiche necessarie.Esercitazione
• Descrizione dell’esperimento
• Scelta del corretto posizionamento dell’elettrodo
e verifica sperimentale attraverso flessioni di prova
• Definizione della tecnica di smooting (esempio
RMS)
• Applicazione dello smooting e verifica su flessioni
di prova
• Misura in un task motorio
• verifica dei risulatiPuoi anche leggere
